package com.zjj.algorithm.learning.dmsxl.dynamicplan;

/**
 * 746. 使用最小花费爬楼梯 简单题
 * <p>
 * 给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。
 * <p>
 * 你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。
 * <p>
 * 请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：cost = [10,15,20]
 * 输出：15
 * 解释：你将从下标为 1 的台阶开始。
 * - 支付 15 ，向上爬两个台阶，到达楼梯顶部。
 * 总花费为 15 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
 * 输出：6
 * 解释：你将从下标为 0 的台阶开始。
 * - 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 2 的台阶。
 * - 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 4 的台阶。
 * - 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 6 的台阶。
 * - 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达下标为 7 的台阶。
 * - 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 9 的台阶。
 * - 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达楼梯顶部。
 * 总花费为 6 。
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 2 <= cost.length <= 1000
 * 0 <= cost[i] <= 999
 *
 * @author zjj_admin
 * @date 2022/12/26 13:55
 */
public class DynamicPlan_04_MinCostClimbingStairs {

    public static void main(String[] args) {
        int[] cost = new int[]{1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1};
        int res = minCostClimbingStairs(cost);
        System.out.println("res = " + res);
    }


    /**
     * 使用动态规划算法
     * dp[i] 的定义：到达第 i 台阶需要花费的最小的体力为 dp[i]
     * <p>
     * 时间
     * 0 ms
     * 击败
     * 100%
     * 内存
     * 41 MB
     * 击败
     * 62.49%
     *
     * @param cost 花费
     * @return
     */
    public static int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int dp0 = 0;
        int dp1 = 0;
        int dp = 0;
        for (int i = 2; i <= cost.length; i++) {
            dp = Math.min(dp1 + cost[i - 1], dp0 + cost[i - 2]);
            // 记录一下前两位
            dp0 = dp1;
            dp1 = dp;
        }
        return dp;


        //以下是使用一个数组记录dp
//        int len = cost.length;
//        int[] dp = new int[len + 1];
//
//        // 从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始，因此支付费用为0
//        dp[0] = 0;
//        dp[1] = 0;
//
//        // 计算到达每一层台阶的最小费用
//        for (int i = 2; i <= len; i++) {
//            dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
//        }
//
//        return dp[len];
    }
}
